Research on the Path of Enhancing the Effect of Digital Educational Resources Integration Strategy on Civic and Political Education of College Students Based on Multidimensional Data Fusion and Optimization Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Influenced by the backward management methods and other factors, the integration and sharing of digital educational resources in colleges and universities have certain problems, and cannot give full play to the advantages of digital educational resources in colleges and universities.Based on this, this study proposes a targeted digital education resources integration strategy, using particle swarm algorithm to optimize the sorting of digital education resources, to obtain high-quality digital education resources, introducing fuzzy clustering algorithm and combining with the principle of decision tree, to accurately classify and integrate digital education resources.On the basis of realizing the integration and classification of digital educational resources, a digital educational resource sharing model is formed to promote the effective use of digital educational resources.The digital educational resources integration strategy proposed in this paper is adopted to carry out the application practice of digital educational resources integration and sharing in S colleges and universities.The mean values of the three dimensions of students' learning attitude, teachers' teaching, and teaching effect in S colleges and universities reached 3.48, 3.97, and 3.74, respectively, and this paper's digital educational resources integration strategy method has a positive positive impact on the dimensions of students' learning attitudes, teachers' teaching, and teaching effect in Civic and Political Education in S colleges and universities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».